Machine Learning para Investigación

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Machine Learning

Este curso se enfoca en un subcampo específico de la minería de datos llamado modelado predictivo. Este es el campo de la minería de datos que es el más útil en la industria e investigación siendo estas técnicas las más potente y necesarias que un investigador debe tener en su fase de de desarrollo.

Dirigido a:

  • Comunidad universitaria, público académico y profesionales de todas las especialidades

Información general:

  • Inscripciones: Hasta el 28 de enero 2019
  • Inicio: 29 de enero del 2019
  • Modalidad: Virtual
  • Duración del curso: 9 semanas

Constancia y certificación:

1. Constancia de Participación.

Requisitos:

  • Participación en el 100% de actividades obligatorias del curso virtual.

2. Certificación.

  • A nombre de la Escuela de Posgrado de la Universidad Peruana Cayetano Heredia.

Requisitos:

  1. Participación en el 100% de actividades obligatorias del curso virtual.
  2. Aprobar el curso.
  3. Contar con el grado académico universitario:
  • Peruanos: Grado de bachiller universitario, verificable (SUNEDU en Línea o mediante entrega de copia del grado académico a la Unidad de Gestión Digital UPCH).
  •  Extranjeros: Entrega de Constancia de grado académico a la Unidad de Gestión Digital UPCH

Machine Learning

Unidad 1: Introducción

  • Concepto básico de Machine Learning
  • Weka Workbench como nuestro entorno de machine learning

Unidad 2: Minería de datos en Weka

  • Paneles en Weka
  • Conociendo nuestro datos en los paneles de Weka

Unidad 3: Pre-análisis  y pre-tratamiento de datos

  • Clasificación de datos en machine learning
  • Conjunto de datos para machine learning
  • Pre-análisis de datos

Unidad 4: Preprocesamiento de datos para machine learning 

  • Normalización y estandarización de datos
  • Transformar los datos de machine learning
  • Manejar valores perdidos en los datos de machine learning

Unidad 5: Análisis de datos en machine learning 

  • Future selection en machine learning
  • Uso de algoritmos de machine learning
  • Estimar el resultado de los algoritmos
  • Estimar una línea base de los resultados

Unidad 6: Fase de modelado en machine learning

  • Algoritmo de clasificación
  • Algoritmo de regresión
  • Algoritmo ensamblados

Unidad 7: Fase ‘Tuning’ en machine learning

  • Comparar el rendimiento de los algoritmos
  • ‘Tunear’ los parámetros (hiperparámetros) de los algoritmos
  • Guardar nuestros modelos y hacer predicciones.

Unidad 8: Fase ‘Tuning’ en machine learning

  • Trabajar un proyecto de clasificación multiclase
  • Trabajar un proyecto de clasificación binario
  • Trabajar un proyecto de regresión

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Coordinador del curso


Manuel Castillo Cara

Profesor principal de la Universidad Nacional de Ingenieria (UNI). Ingeniero de informática de la Universidad San Antonio de Murcia, con estudios de posgrado en la Universidad de Castilla – España.

Ha desarrollado proyectos de Tecnologías de la información relacionados al Internet de las cosas y machine learning. Ha realizado publicaciones e investigaciones científicas.

Machine Learning

PROCESO DE INSCRIPCIÓN:

  1. Llenar el formulario de inscripción
  2. Enviar recibo de pago (*)

(*) Enviar el recibo de pago escaneado al correo cursos@posgradovirtualupch.pe

 INVERSIÓN:

  •  S/ 450 Soles

 VACANTES LIMITADAS (*)

(*) La UPCH se reserva el derecho de cancelar el programa si no llega al cupo mínimo de alumnos admitidos hasta el mismo día de inicio del programa.

MODALIDADES DE PAGO:

  • Tienda Virtual UPCH: tiendaupch.pe 
  • Caja UPCH: Pago en efectivo, tarjeta de crédito y débito Visa y crédito Master Card (*)

(*) En los Campus Miraflores y la Molina no se aceptan pagos en efectivo.

Posgrado virtual UPCH

E-mail: informes@posgradovirtualupch.pe | epgvac.cursovirtual@oficinas-upch.pe

Teléfonos: (51-1) 319-0000 anexos: 210403|210404